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💬 NLP

TextEconomizer: Enhancing Lossy Text Compression with Denoising Transformers and Entropy Coding

यह शोधपत्र TextEconomizer को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक पैरामीटर-कुशल एनकोडर-डिकोडर फ्रेमवर्क है जो महत्वपूर्ण लॉसवी टेक्स्ट कंप्रेशन (50-80% आकार की कमी) प्राप्त करने के लिए डिनोइजिंग ट्रांसफॉर्मर को एंट्रॉपी कोडिंग के साथ जोड़ता है, जबकि लगभग पूर्णतः सटीक अर्थ संबंधी गुणवत्ता बनाए रखता है और मेमोरी दक्षता के साथ उच्च-फिडेलिटी आउटपुट के बीच संतुलन बनाने में मौजूदा मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mahbub E Sobhani, Anika Tasnim Rodela, Chowdhury Mofizur Rahman, Dewan Md. Farid, Swakkhar Shatabda2026-06-09
⚡ electrical engineering

Paediatric-HGNN: A Hybrid Heterogeneous Graph Neural Network for Detecting Disfluency in Children's Speech via Multiscale Acoustic Fusion

यह शोध पत्र Paediatric-HGNN को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड हेटेरोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो बच्चों के भाषण में पैथोलॉजिकल हकलाहट को विशिष्ट विकासात्मक विस्कंटता (disfluencies) से प्रभावी ढंग से अलग करने के लिए पदानुक्रमित लेक्सिकल-ध्वनिक अंतःक्रियाओं को मॉडल करता है, जिससे क्यूरेटेड पीडियाट्रिक कॉर्पोरा पर मजबूत प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Rashini Liyanarachchi, Rachael Mackay, Alison Short, Aditya Joshi, Erik Meijering2026-06-09
💬 NLP

Shared Semantics, Divergent Mechanisms: Unsupervised Feature Discovery by Aligning Semantics and Mechanisms

यह शोध पत्र एक वितरण-स्तरीय अनसुपरवाइज्ड फीचर डिस्कवरी विधि प्रस्तुत करता है जो सिमेंटिक कोहेरेंस और मैकेनिस्टिक एट्रिब्यूशन सिग्नेचर को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके एलएलएम (LLM) निरंतरता (continuations) को क्लस्टर करती है, जिससे विविध निरंतरता मोड और क्रियाशील आंतरिक तंत्र प्रकट होते हैं जिन्हें सिंगल-व्यू, टारगेट-कंडीशन्ड विश्लेषण अक्सर चूक जाते हैं।

Hyunjin Cho, Youngji Roh, Jaehyung Kim2026-06-09
💬 NLP

Building Comparative Motivation Profiles with Instrumental Interventions

यह शोध पत्र अलाइनमेंट फेकिंग (alignment faking) के कारणों के रूप में रणनीतिक आत्म-संरक्षण और शोधकर्ता-अपेक्षा संवेदनशीलता के बीच अंतर करने के लिए एक सममित हस्तक्षेप ढांचे (symmetric intervention framework) को प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पाया गया है कि वर्तमान बड़े भाषा मॉडल मुख्य रूप से परिणामवादी योजना (consequentialist scheming) के बजाय दूसरे कारक द्वारा संचालित होते हैं।

David Vella Zarb, Rustem Turtayev, Taywon Min, Jinghua Ou, Shi Feng2026-06-09
💬 NLP

SSR: Can Simulated Patients Learn to Stigmatize Themselves? Modeling Self-Stigma through Internal Monologue

यह शोध पत्र एक नवीन सिमुलेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो "स्टिग्मेटाइज्ड सेल्फ-रिफ्लेक्शन" डेटासेट और मनोवैज्ञानिक 3A1H मॉडल का लाभ उठाकर LLMs को फाइन-ट्यून करता है, जिससे वे अधिक यथार्थवादी नैदानिक प्रशिक्षण के लिए आंतरिक एकालाप (internal monologues) के माध्यम से मानसिक स्वास्थ्य रोगियों के संदर्भ-संवेदनशील आत्म-कलंक (self-stigmatization) व्यवहारों को गतिशील रूप से सिम्युलेट करने में सक्षम होते हैं।

Kunyao Lan, Bingrui Jin, Zichen Zhu, Mengyue Wu2026-06-09
💬 NLP

TLRD: Teaching LLMs to Reason over Tabular Data with Tri-Level Rationale Distillation

यह शोध पत्र ट्राइ-लेवल रेशनल डिस्टिलेशन (TLRD) का प्रस्ताव करता है, जो एक उच्च-क्षमता वाले शिक्षक (teacher) से संरचित, तीन-स्तरीय रेशनल्स को डिस्टिल करके बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) की सारणीबद्ध डेटा (tabular data) पर तर्क करने की क्षमता को बढ़ाता है, जिससे स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ट्री एन्सेंबल्स के साथ प्रदर्शन के अंतर को पाटते हुए बिना कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग के जमीनी और पठनीय स्पष्टीकरण उत्पन्न किए जा सकें।

Tianyuan Liang, Xuwei Tan, Lei Shi, Junsheng Zhong, Ziyu Hu, Tian Xie, Zhiqun Zuo, Xiaodong Yu, Xueru Zhang2026-06-09
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Understanding the Sociocultural Dimensions of Mental Health Discourse in Arabic-Language X Communities

यह अध्ययन एक GPT-4.1-सहायता प्राप्त पाइपलाइन का उपयोग करते हुए बॉर्डरलाइन पर्सनैलिटी डिसऑर्डर, बाइपोलर डिसऑर्डर और ADHD के संबंध में अरबी-भाषा के X (ट्विटर) विमर्श का एक खोजपूर्ण कम्प्यूटेशनल विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जिसका उद्देश्य प्रत्येक समुदाय में विशिष्ट सांस्कृतिक और भाषाई पैटर्न की पहचान करना और भविष्य के अनुसंधान के लिए एक पुन: प्रयोज्य ढांचा प्रदान करना है।

Amal Alqahtani (King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia), Rana Salama (Cairo University, Egypt), Mona Diab (Carnegie (…)2026-06-09
💬 NLP

Chiaroscuro Attention: Spending Compute in the Dark

यह शोध पत्र CHIAR-Former को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड ट्रांसफॉर्मर है जो स्पेक्ट्रल एंट्रॉपी के आधार पर टोकन को स्पेक्ट्रल मिक्सिंग, कर्नेल मिक्सिंग, या फुल अटेंशन में गतिशील रूप से रूट करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक DCT-और-अटेंशन-ओनली वेरिएंट बड़े पैमाने पर टेक्स्ट पर परप्लेक्सिटी में महत्वपूर्ण सुधार करता है और कम्प्यूटेशनल लागत को कम करता है, साथ ही उन विशिष्ट क्षेत्रों का भी खुलासा करता है जहाँ स्पेक्ट्रल रूटिंग सबसे अधिक प्रभावी है।

Prateek Kumar Sikdar2026-06-09
💬 NLP

CATPO: Critique-Augmented Tree Policy Optimization

CATPO (Critique-Augmented Tree Policy Optimization) अनइंफॉर्मेटिव सैंपल्स को फ़िल्टर करने के लिए ट्री-लेवल इन्फॉर्मेटिवनेस स्कोर पेश करके, विफल पेड़ों से सिग्नल को रिकवर करने के लिए क्रिटीक-गाइडेड हीलिंग लागू करके, और मौजूदा ट्री-आधारित तरीकों जैसे कि TreeRPO की तुलना में बेहतर गणितीय तर्क प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए इन्फॉर्मेटिवनेस-वेटेड लॉस का उपयोग करके, सत्यापन योग्य रिवॉर्ड्स के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को बढ़ाता है।

Ayush Singh, Umang Goyal, Ankur Dahiya2026-06-09
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Bayesian-Agent: Posterior-Guided Skill Evolution for LLM Agent Harnesses

यह शोध पत्र Bayesian-Agent को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो पुन: प्रयोज्य कौशलों (reusable skills) और SOPs को पोस्टीरियर-गाइडेड हार्नेस ऑप्टिमाइज़ेशन (posterior-guided harness optimization) के माध्यम से उनके विकास को निर्देशित करने के लिए संभाव्य परिकल्पनाओं (probabilistic hypotheses) के रूप में मानता है, जो मॉडल के भार (weights) को संशोधित किए बिना SOP-Bench और Lifelong AgentBench जैसे बेंचमार्क पर LLM एजेंट के प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार करता है।

Xiaojun Wu, Cehao Yang, Honghao Liu, Xueyuan Lin, Wenjie Zhang, Zhichao Shi, Xuhui Jiang, Chengjin Xu, Jia Li, Jian Guo2026-06-09